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胎盘考试

领先图像©Mikumistock / Adobe Stock

胎盘在妊娠过程中起着至关重要的作用。胎儿在子宫内形成,器官也在子宫内形成,然后通过脐带向胎儿输送血液、氧气和其他重要物质。

一旦婴儿出生,胎盘的工作就完成了,它通常会被当作医疗废物处理掉。不过,有时专家会对胎盘进行检查,分析该器官是否有任何可能表明新生儿或未来怀孕存在健康问题的迹象。

在美国,这种分析只发生在大约20%的新生儿- 耗时,昂贵,并且需要专家的眼睛 - 但新的AI算法可能通过自动化一些过程来使更多女性提供给更多女性的胎盘考试的益处。

自动化胎盘检查

医生在检查胎盘时要注意的一件事是一种被称为蜕膜血管病变(DV)的特定类型的血管损伤。

如果医生发现哪怕是一条患病的血管,这可能是一个迹象,表明新妈妈在未来怀孕期间有可能患上一种潜在的致命并发症——子痫前期。

这种并发症会影响2%至8%的怀孕,并在怀孕之前了解一个女性的预贷方风险可以帮助医生领先地位。

现在,来自卡内基梅隆大学(CMU)和匹兹堡大学医学中心的研究人员开发了一种算法,能够在胎盘组织的图像中发现DV的迹象。

这些图像中的每一个都可以使用商用扫描仪,描绘了薄片的胎盘,其中数百件血管。研究人员通过训练其算法来识别图像中的每个船只。

然后,他们教导它来决定每个单独的船是否健康或损坏,考虑到怀孕(母亲的健康,婴儿的出生体重等)之前的因素。

如果算法决定甚至一个血管损坏,它会导致图像,让医生知道它应该仔细看看。

根据研究人员的研究,在测试中,该算法正确识别受损血管的准确率为94%,识别健康血管的准确率为96%。,发表在美国病理学杂志.

在子痫前期的风险

CMU团队的算法并不是第一个部分自动化胎盘检查的算法。

2019年,宾夕法尼亚州立大学的研究人员(PSU)揭幕一种是仅凭一张胎盘照片就能生成一份关于新妈妈和婴儿健康状况的报告,这种照片可以通过智能手机拍摄。

该算法无法识别器官的各个血管,但它可以看出像脐带进入胎盘检查任何异常的东西。

胎盘考试

一个胎盘。最左边的蓝色方块表示一条血管。资料来源:卡内基梅隆大学工程学院

由于PSU和CMU团队都强调,这些算法并非旨在取代病理学家 - 它们只是可以使专家能够帮助更多患者的新工具。

“最终,该方法将以更标准化的方式筛选更多胎盘,提供关于哪种情况下的反馈,从更深入的病理检查中受益,”CMU团队在纸上写道。

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